Jurnal Indonesia Sosial Sains http://jiss.publikasiindonesia.id/
Vol. 2 No. 3 Maret 2021 P-ISSN: 2723 - 6692 dan E-ISSN: 2723 - 6595

## PERAMALAN KINERJA PERBANKAN INDONESIA DENGAN ARCH-GARCH

## Ahmad Sonjaya
Fakultas Ekonomi dan Bisnis UHAMKA Jakarta, Indonesia Email: madson_27@yahoo.co.id
Artikel info Artikel history: Diterima 05 Maret 2021 Diterima dalam bentuk revisi 12 Maret 2021 Diterima dalam bentuk revisi 18 Maret 2021
Keywords: volatility; performance; arch; garch, banking
Kata kunci: volatilitas; kinerja; arch; garch; perbankan.
Abstract: As a form of organization, banks must achieve certain goals. The successful realization of banking business objectives is management  achievement. Evaluation  of the performance or performance of a bank is measured because it can be used as a basis for internal and external decision making. This study aims to  model  and  predict  banking  performance.  This  study  uses monthly data from 2012 to 2020 with themethod Autoregressive Conditional  Heteroscedasticity  -  Generalized  Autoregressive Conditional  Heteroscedasticity  (ARCH-GARCH).  The  data used  in  this  study  are  operational  costs,  operating  income (BOPO),  loan  to  deposit  ratio  (LDR),  return  on  assets  (ROA) and the ratio of net interest margin (NIM). The results of testing the  volatility  model  found  that  all  data  have  volatility characteristics,  and  the  error  and  return  on  volatility  in  the previous period will affect several ratios. The results of the data prediction  tend  to  be  stable,  although  there  are  peaks  that indicate fluctuations over a certain period.
Abstrak: Sebagai  bentuk  organisasi,  bank  harus  mencapai tujuan  tertentu.  Keberhasilan  realisasi  tujuan  bisnis  perbankan adalah  pencapaian  manajemen.  Evaluasi  kinerja  atau  kinerja suatu  bank  diukur  karena  dapat  digunakan  sebagai  dasar pengambilan  keputusan  internal  maupun  eksternal.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  memodelkan  serta  meramalkan  kinerja perbankan. Penelitian ini menggunakan data bulanan dari tahun 2012  sampai  2020  dengan  metode Autoregressive  Conditional Heteroscedasticity  -  Generalized  Autoregressive  Conditional Heteroscedasticity (ARCH-GARCH).  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  biaya  operasional,  pendapatan operasional  (BOPO),  loan  to  deposit  ratio  (LDR),  return  on asset  (ROA)  dan  rasio  net  interest  margin  (NIM).  Hasil pengujian  model  volatilitas  menemukan  bahwa  semua  data memiliki  karakteristik volatilitas,  dan  kesalahan serta pengembalian  volatilitas  pada  periode  sebelumnya  akan mempengaruhi  beberapa  rasio.  Hasil  prediksi  data  cenderung stabil,  meskipun  terdapat  puncak  yang  mengindikasikan fluktuasi pada periode tertentu.
Coresponden author: Ahmad Sonjaya Email: madson_27@yahoo.co.id artikel dengan akses terbuka dibawah lisensi CC BY SA 2021

## Pendahuluan
Dalam beberapa dekade terakhir, banyak revolusi telah terjadi di industri perbankan di seluruh  dunia.  Perubahan  ini  telah  mempengaruhi  metode  bisnis  dan  lingkungan  persaingan industri  perbankan.  Industri  perbankan  telah  memberikan  kontribusi  terhadap  struktur  dan kinerja  perekonomian  nasional.  Meski  banyak  partai  politik  dikritik  karena  krisis  keuangan, peran  industri  perbankan  dalam  membiayai  konsumen  dan  perusahaan  komersial  tetap penting.  Sektor  perbankan  yang  menguntungkan  lebih  mampu  memberikan  perlindungan terhadap  guncangan  negatif,  sehingga  membantu  menstabilkan  dan  memperkuat  sistem keuangan.
Industri  perbankan  tidak  hanya  penting  untuk  memperkuat  proses  interaksi  ekonomi antar  berbagai  sektor  pasar,  tetapi  juga  untuk  mencapai  efisiensi  distribusi  dan  operasional guna  mempercepat  pertumbuhan  ekonomi.  Di  sisi  lain,  operasional  perbankan  yang  kurang kondusif  dan  berisiko  tinggi  akan  mempercepat  ketidakstabilan  keuangan  dan  berdampak negatif  terhadap  proses  pertumbuhan  ekonomi.  Oleh  karena  itu,  evaluasi  kinerja  bank  telah menarik  perhatian  para  peneliti  akademis  serta  para  manajer,  pengawas  bank  dan  pengawas pasar keuangan.
(Ahmad & Sulaiman, 2014) Dalam perekonomian manapun, industri perbankan telah memberikan  kontribusi  yang  sangat  besar  untuk  meningkatkan  kinerja  keuangan  dan membantu  pemanfaatan  sumber  daya.  Sistem  perbankan  yang  berfungsi  dengan  baik memainkan  peran  penting  dalam  alokasi  sumber  daya,  pertumbuhan  ekonomi  dan  kinerja keuangan.  Kinerja  keuangan  yang  lebih  baik  dapat  membantu  meningkatkan  investasi, sehingga menguntungkan pemegang saham dan perekonomian secara keseluruhan.
Laporan  keuangan  bank  dirancang  untuk  memberikan  informasi  tentang  status keuangan  perusahaan,  kinerja  operasi  dan  arus  kas.  Dengan  bantuan  laporan  keuangan, pemilik  perusahaan,  investor,  kreditor,  dan  lembaga  pemerintah  dapat  membuat  keputusan pengembangan  perusahaan  berdasarkan  informasi  yang  sudah  ada  dalam  laporan  keuangan. Namun,  jika  standar  internasional  untuk  audit  ditentukan,  manajemen  dapat  memanipulasi catatan keuangan, sehingga mempengaruhi penyediaan informasi non-aktual.
Kinerja bank umum Indonesia menunjukkan tren yang positif, berhasil membawa pada peningkatan  rata-rata  penyaluran  modal  sebesar  8,61%,  peningkatan  sumber  permodalan sebesar  8,65%,  dan  total  aset  8,87%.  Tentunya,  seiring  dengan  peningkatan  kinerja,  bank umum  perlu  dijaga  untuk  meningkatkan  kepercayaan  masyarakat  terhadap  kinerja  bank umum.

## Gambar 1. Kinerja Bank Umum di Indonesia (dalam miliar)
Penelitian ini difokuskan untuk melakukan peramalan terkait dengan kinerja dari bank umum  di  Indonesia.  Penelitian  terkait  dengan  peramalan  sudah  pernah  dilakukan  oleh (Alizadeh  et  al.,  2008),  mengenai  harga  komoditas,  (Henry,  2009)  mengenai  pengembalian saham, (Wilfling, 2009) dan (Bohl et al., 2011) mengenai pengembalian nilai tukar, (Glaser et al., 2014), (Bucko et al., 2015), mengenai volatilitas harga cryptocurrency, (Gronwald, 2014), (Dyhrberg,  2016),  (Bouoiyour  &  Selmi,  2016),  (Ardia  et  al.,  2019),  (Eyal  &  Sirer,  2014) mengenai volatilitas harga bitcoin.
Dilihat  dari  riset  yang  ada,  belum  ada  yang  pernah  mengecek  kinerja  bank  umum. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengisi gap yang ada pada penelitian yang  ada.  Oleh  karena  itu,  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memfokuskan  pada  prakiraan kinerja  bank  umum  di  Indonesia.  Penelitian  ini  memiliki  kontribusi  penting  bagi  manajer risiko  dan  investor  dalam  merumuskan  strategi  investasi  terbaik.  Mengingat  penelitian  ini dapat  membantu  pemangku  kepentingan  dalam  menentukan  pilihan  kebijakan,  maka  perlu dilakukan juga.
Spesifikasi  Autoregressive  Conditional  Heteroskedasticity  (ARCH)  awalnya diperkenalkan  oleh  (Engle,  1982)  dan  kemudian  diperluas  oleh  (Engle,  1982)  yang mengedepankan  kerangka  GARCH.  Spesifikasi  tambahan  kemudian  dikembangkan  model eksponensial GARCH (EGARCH) dari (Nelson, 1991), model ambang GARCH (TGARCH) dari  (Zakoian,  1994),  model  Student-t  GARCH  dari  Bollerslev  (1986),  model  GJRGARCH dari (Glosten et al., 1993).
Pendekatan  menggunakan  metode  ARCH  GARCH  dilatarbelakangi  bahwa  sangat penting memprediksi kinerja perbankan pada waktu yang akan datang. Dalam studi penelitian analisis  rasio  dipilih  sebagai  salah  satu  metode  untuk  menentukan  kinerja  perbankan (Messod, 1999); Fanning & Cogger, 1998; (Lenard & Alam, 2009); (Ravisankar et al., 2011); (Dann, 2016); (Stice, 1991); (Wells, 1997). Berdasarkan (Fanning & Cogger, 1998), (Kirkos et  al.,  2007),  (Ravisankar  et  al.,  2011)  semakin  tinggi  tingkat  hutang  dapat  menurunkan kinerja dari perbankan. Rasio selanjutnya sebagian besar digunakan dalam mengukur kinerja perbankan,  yaitu  rasio  total  utang  terhadap  total  aset  (Dalnial  et  al.,  2014)  ;  (Abdou  et  al., 2012);  (Kirkos  et  al., 2007)  atau  rasio total  kewajiban  terhadap total  aset  (Lenard &  Alam,
9.000.000
8.000.000 7.000.000 6.000.000
5.000.000 4.000.000 3.000.000 2.000.000
1.000.000
0 Penyaluran Dana Sumber Dana Jumlah Aset 20 15 20 1 6 20 17 2 01 8 Ja n -19 F eb -19 19 A pr -19 19 Jun -19 Jul -19 A ug -19
S ep -19 O ct -19 N ov -19 D ec -19
2009); rasio total hutang terhadap ekuitas (Dalnial et al., 2014) ; (Kirkos et al., 2007); (Dann, 2016).  Likuiditas  lebih  rendah  dapat  menjadi  penghambat  dalam  pengembangan  perbankan. Sebagian besar likuiditas diukur oleh modal kerja terhadap total aset, dan rasio aktiva lancar terhadap kewajiban lancar (Lenard & Alam, 2009); (Ravisankar et al., 2011).
Menurut  (Song et  al., 2014) Bagi pengelola perbankan,  motivasi untuk meningkatkan kualitas  kinerja  perbankan  semakin  meningkat.  Untuk  memahami  apakah  perusahaan  terus berkembang, kebanyakan studi menggunakan rasio aktivitas, rasio laba, rasio komposisi aset, rasio  penjualan  terhadap  total  aset,  rasio  laba  bersih  terhadap  penjualan,  rasio  laba  bersih terhadap  total  aset,  rasio  aset  lancar  terhadap  total  aset  terhadap  melihat  bank  Literatur referensi  kinerja  menunjukkan  bahwa  menggunakan  rasio  keuangan  untuk  menentukan kinerja bank adalah cara sederhana untuk memprediksi kinerja bank di masa depan.

## Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan data bulanan yang diperoleh dari Otoritas Jasa Keuangan (OJK),  Bank  Indonesia  (BI)  dan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Penelitian  ini  mencakup  bank umum tradisional. Kajian ini merupakan rangkaian waktu, dan rentang waktunya dari Januari 2012 hingga Juli 2020.
Data  pendukung  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  biaya  operasional, pendapatan  operasional  (BOPO),  loan  to  deposit  ratio  (LDR),  return  on  asset  (ROA)  dan tingkat bunga bersih (NIM). Data tersebut bersifat random (random) dan memiliki volatilitas yang  tinggi,  yang  menyebabkan  perubahan  yang  tidak  konstan.  Pemodelan  volatilitas  sangat penting  untuk  manajemen  risiko.  Oleh  karena  itu  diperlukan  model  yang  dapat  digunakan untuk memprediksi pembiayaan heteroskedastisitas.
Biaya  operasi  Pendapatan  operasi  (BOPO)  adalah  profitabilitas  perusahaan,  yang membandingkan biaya operasi dengan pendapatan operasi. BOPO dapat melihat kemampuan perusahaan  dalam  mengelola  biaya  operasinya.  Semakin  besar  biaya  operasional,  semakin buruk tingkat manajemen perusahaan.

## Hasil dan Pembahasan Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran data dilihat dari  mean, standar deviasi,  maksimum, dan  minimum  masing-masing variabel. Nilai rata- rata  ROA  adalah  0,026  yang  mengukur  kemampuan  perusahaan  dalam  menggunakan semua  sumber  daya  atau  asetnya  untuk  menghasilkan  laba  sebesar  2,6%.  Deviasi  standar ROA adalah 0,0033. Nilai standar deviasi lebih kecil dari nilai rata-rata yang berarti masih terdapat penyimpangan data dari  nilai rata-rata sehingga terdapat data ekstrim  yang dapat menyebabkan penyimpangan pada  hasil penelitian. Nilai  minimum adalah 0,019 dan nilai maksimum 0,037.
Tabel 1. Statistik Deskriptif ROA BOPO NIM LDR Mean 0.026421 0.796537 0.050979 0.894411 Median 0.025000 0.796300 0.053100 0.895900 Maximum 0.037000 0.917800 0.060600 0.961900 Minimum 0.019000 0.737400 0.040600 0.785700 Std. Dev. 0.003346 0.036261 0.004573 0.036600 Skewness 0.604419 0.405796 -0.814199 -0.826574 Observations 103 103 103 103
Nilai  rata-rata  BOPO  sebesar  0,796  yang  menunjukkan  efisiensi  kegiatan perbankan sebesar 79,6%. Deviasi standar BOPO adalah 0,036. Nilai standar deviasi lebih kecil  dari  nilai  rata-rata  yang  berarti  masih  terdapat  deviasi  data  dari  nilai  rata-rata sehingga  beberapa  data  yang  ekstrim  akan  menyebabkan  hasil  penelitian  menjadi  bias. Nilai terendah sebesar 0,737 dan nilai tertinggi 0,917.
Nilai  rata-rata  NIM  adalah  0,05  yang  mengukur  kemampuan  manajemen  bank dalam  mengelola  aset  pendapatannya  untuk  menghasilkan  pendapatan  bunga  bersih sebesar 5%. Nilai standar deviasi NIM adalah 0,004. Nilai standar deviasi lebih kecil dari nilai rata-rata yang berarti masih terdapat penyimpangan data dari nilai rata-rata sehingga terdapat data ekstrim yang dapat menyebabkan penyimpangan pada hasil penelitian. Nilai minimum adalah 0,04 dan nilai maksimum 0,06.
Nilai  rata-rata  NIM  adalah  0,05  yang  mengukur  kemampuan  manajemen  bank dalam  mengelola  aset  pendapatannya  untuk  menghasilkan  pendapatan  bunga  bersih sebesar 5%. Simpangan baku NIM adalah 0,004. Nilai standar deviasi lebih kecil dari nilai rata-rata  yang  artinya  masih  terdapat  penyimpangan  data  dari  nilai  rata-rata,  sehingga terdapat  data  ekstrim  yang  dapat  mengakibatkan  penyimpangan  pada  hasil  penelitian. Nilai minimum adalah 0,04 dan nilai maksimum 0,06.

## Pergerakan Kinerja Perbankan
Gambar  2  merupakan  pergerakan  nilai  objek  observasi  yang  terdiri  dari  ROA, BOPO,  NIM  dan  LDR.  Berdasarkan  hal  tersebut  terlihat  bahwa  setiap  variabel  yang menjadi  target  pengamatan  memiliki  volatilitas  yang  tinggi,  seperti  fluktuasi  nilai  setiap rasio observasi atau jarak antar fluktuasi yang besar.
.04 ROA .92 BOPO .03 .03 .02 .02 .02 .01 .064 .060 .056 .052 .048 .044 .040 NIM 2012       2013      2014       2015       2016       2017       2018       2019 2020 1.00 0.96 0.92 0.88 0.84 0.80 0.76 LDR 2012 2013      2014     2015 2016      2017       2018       2019  2020

## Gambar 2. Grafik Data Harian dan Return Harian

## Pembahasan
Langkah pertama adalah menguji  stasioneritas data, tujuannya adalah untuk melihat apakah mean,  varians  dan  kovarian  dari  data  tersebut  konstan.  Uji  stasioneritas  merupakan  salah  satu prasyarat penting dalam model ekonometri data deret waktu. Sebelum pemodelan, perlu dipastikan kestabilan data dalam penelitian ini. Studi ini menggunakan uji Dickey-Fuller yang disempurnakan untuk menguji apakah datanya stabil.
Dengan  menggunakan  hasil  uji  Enhanced  Dickey-Fuller  terlihat  bahwa  nilai probabilitas variabel BOPO dan LDR pada level ini * lebih kecil dari 0,05 sedangkan ROA dan  NIM  berada  pada  level  selisih.  Hasil  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  data  tetap berada pada level selisih dan level selisih.

## Table 2. Uji Akar Unit Augmented Dickey-Fuller
Level Difference Variabel ADF Statistic t- Statistic Prob * ADF Statistic t-Statistic Prob*
Setelah  memastikan  bahwa  datanya  stabil  maka  langkah  selanjutnya  adalah menentukan  model  ARIMA terbaik. Tunjukkan  model  ARIMA (p,  d, q) terbaik  dengan
0 6 2 8 4 0 6 2012        2013       2014      2015      2016       2017       2018       2019  2020 .88 .84 .80 .76 .72 2012 2013       2014      2015       2016      2017       2018      2019  2020
5% 5% BOPO -4.228783 -2.89 0.00 -3.9356 -2.89 0.0027 1 LDR -3.197548 -2.89 0.02 -9.1705 -2.89 0.0000 3 ROA -2.358027 -2.89 0.15 -12.548 -2.89 0.0001 6 NIM -2.455279 -2.89 0.12 -11.288 -2.89 0.0000 9
overfitting,  dan  gunakan  kondisi  dengan  nilai  Akaike  Information  Criterion  (AIC) terkecil  dan  nilai  prob  *  dari  setiap  variabel  yang  valid  untuk  diuji.  Dari  uji heteroskedastisitas dengan menggunakan uji ARCH-LM, data mengandung heteroskedastisitas, karena nilai probabilitas statistik F lebih rendah dari nilai signifikansi 0,05, sehingga uji model ARCH-GARCH dapat digunakan untuk melanjutkan data.
Table 3. Overfitting model ARIMA ( p,d,q ) Variabel ARIMA ( p,d,q ) AIC ARCH-LM ROA (2,0,2) -9.625408 0.0000 BOPO (5,0,5) -3.90873 0.0000 NIM (3,1,4) -8.741614 0.0000 LDR (4,0,3) -5.384261 0.0000
Tabel  3  menunjukkan  hasil  pemilihan  model  GARCH  terbaik  untuk  masing-masing  variabel.
Model terbaik dipilih berdasarkan nilai AIC terkecil dan nilai koefisien efektif.
ROA h = 8.65E − 07+ 0.8171 −1 2
Informasi  yang  diberikan  oleh  model  ROA  menunjukkan  bahwa  tingkat  risiko  ROA dipengaruhi oleh besarnya nilai sisa pengembalian hari sebelumnya.
BOPO h          = 8.66E − 05+ 1.7576 −1 2 − 0.1392h −1
Model  BOPO  memberikan  informasi  bahwa  tingkat  resiko  BOPO  dipengaruhi  oleh besarnya nilai sisaan return satu hari sebelumnya dan besarnya simpangan baku return dari rataannya untuk satu hari sebelumnya.
NIM h = 1.11E − 06 + 0.8723 −1 2 − 0.0110 h −1
Informasi  yang  diberikan  oleh  model  NIM  menunjukkan  bahwa  tingkat  risiko  NIM dipengaruhi  oleh  besar  kecilnya  nilai  pengembalian  sisa  hari  sebelumnya  dan  standar deviasi dari rata-rata tingkat pengembalian hari sebelumnya.
LDR h = 7.69E − 05 + 0.5754 −1 2
Informasi yang diberikan oleh model LDR menunjukkan bahwa tingkat risiko LDR dipengaruhi oleh nilai sisa pendapatan hari sebelumnya.
Table 4. Overfitting Model GARCH ( p,q ) (p,q) C ARCH  (t-1) GARCH  (t-1) AIC ROA (1,0) 8.65E-07* 0.8171* -10.2816 BOPO (1,1) 8.66E-05* 1.7576* -0.1392* -4.48714 NIM (1,1) 1.11E-06* 0.8723* -0.0110* -5.16532 LDR (1,0) 7.69E-05* 0.5754* -5.96645
*signifikan5 persen
Langkah  selanjutnya  adalah  menggunakan  uji  ARCH-LM  untuk  menguji keakuratan model untuk menangkap kesalahan. Uji ARCH-LM dirancang untuk menguji apakah  masih  terdapat  efek  heteroskedastisitas  palsu.  Hasil  pengujian  ARCH-LM menemukan bahwa setelah melakukan pemodelan GARCH, data tidak mengandung efek heteroskedastisitas.  Dengan  melihat  hasil  uji  normalitas  nilai  kurtosis,  distribusi  error tidak akan berkembang secara normal.
Langkah  terakhir  adalah  memprediksi  setiap  variabel  dalam  penelitian.  Diperkirakan akan dilakukan sebulan sekali mulai tahun 2021 hingga akhir tahun 2024. Data untuk setiap variabel  tersedia  dari  Januari  2012  hingga  Juni  2020.  Perkiraan  data  dari  Juli  2020  hingga Desember 2024.
Tabel 5. Diagnostic Model Variabel Heteroskedastisitas Normalitas ROA 0.6371 -0.687307 BOPO 0.3848 0.508468 NIM 0.8492 -0.783746 LDR 0.5242 0.3228
Dapat  dilihat  dari  Tabel  5  bahwa  data  yang  tersedia  dan  data  prediksi  variabel BOPO  mengalami  fluktuasi.Nilai  data  prediksi  variabel  BOPO  tertinggi  pada  bulan Agustus 2020 yaitu sebesar 85,42% dan nilai terendah pada bulan Mei 2022 yaitu  sebesar 76,85%. .  Diperkirakan  titik  terendah  variabel  LDR  pada  Agustus  2020  sebesar  79,88%, dan titik tertinggi pada Juni 2024 sebesar 92,56%.
BOPO  digunakan  untuk  mengendalikan  biaya  operasi  dan  pendapatan  operasi. Bisnis  perbankan  BOPO  mengalami  volatilitas  dan  tumbuh  di  akhir  tahun.  Pasalnya, restrukturisasi  kredit  menghasilkan  cadangan  yang  lebih  tinggi  akibat  dampak  pandemi. Pandemi  tersebut  menyebabkan  rasio  BOPO  terus  meningkat  yang  memberikan  tekanan pada pendapatan bank, terutama pendapatan bunga dari restrukturisasi kredit. Oleh karena itu,  bank  biasanya  menyiapkan  cadangan  kerugian  penurunan  nilai  (CKPN)  yang  cukup untuk menambah biaya operasional.
Bank  ingin  menaikkan  biaya  operasional,  sehingga  bekerja  keras  untuk meningkatkan  efisiensinya.  Upaya  tersebut  dilakukan  dengan  terus  memangkas  beban bunga  dan  fokus  pada  penghimpunan  dana  murah  (giro  dan  tabungan  /  CASA).  Selain meningkatkan  efisiensi  pembayaran  bunga  dan  memperhatikan  CASA,  perbankan  juga perlu mengoptimalkan efisiensi layanan digital dan biaya operasional bank.
1,2 1 0,8 0,6 0,4 BOPO LDR 0,2 0
Ja n -12
S ep -12 Ma y -13 Ja n -14
S ep -14 Ma y -15
Ma y -23
Ja n -24 S ep -24
Secara  umum,  bank  perlu  menjaga  rasio  BOPO  pada  level  aman  di  bawah  85%. Langkah  efisiensi  dapat  dilakukan  dengan  meningkatkan  penggunaan  teknologi  dalam proses bisnis. Teknologi utama tersebut akan digunakan untuk mendorong pinjaman bank dengan meningkatkan pendapatan bunga.
Secara  umum,  bank  perlu  menjaga  rasio  BOPO  pada  tingkat  yang  aman  di  bawah 85%.  Langkah  efisiensi  dapat  dilakukan  dengan  meningkatkan  penggunaan  teknologi dalam proses bisnis. Teknologi utama tersebut akan digunakan untuk mendorong pinjaman bank dengan meningkatkan pendapatan bunga.
Peningkatan  LDR  tentunya  didorong  oleh  pertumbuhan  kredit  yang  tinggi. Likuiditas  tinggi  terkait  dengan  pinjaman  kecil.  Masalah  utama  bisnis  perbankan  bukan hanya  permodalan  dan  pertumbuhan  ekonomi,  tetapi  juga  likuiditas.  Tantangan  ini  dapat diatasi dengan membatasi pertumbuhan kredit atau menaikkan suku bunga tabungan untuk meningkatkan dana tabungan.
0,07 0,06 0,05
0,04 RO A 0,03 NI M 0,02 0,01
0

## Gambar 4. Peramalan ROA dan  NIM
Kenaikan  suku  bunga  acuan  Bank  Indonesia  (BI)  akan  direspon  perbankan  dengan menaikkan  suku  bunga  kredit  dan  deposito.  Namun,  melakukan  penyesuaian  ini  akan mempertimbangkan  kondisi  likuiditas  dan  pasar  bank.  Selain  itu,  bank akan memperhatikan  kondisi  pasar  untuk  menjaga  daya  saing  dan  menjaga  profitabilitas  dan kualitas  kredit.  Pertumbuhan  dana  akan  dikelola  secara  optimal  untuk  mendukung pertumbuhan  kredit,  dengan  rasio  pinjaman  terhadap tabungan  (LDR)  antara  90%  hingga 91%.
Namun bank harus lebih konservatif dalam menjaga likuiditas bank. Kualitas kredit menjadi prioritas utama bisnis perbankan.Selain transaksi perbankan, perbankan juga perlu menjaga  likuiditas.  Dampak  kenaikan  suku  bunga  simpanan  dan  kredit akan mempengaruhi  pola  pertumbuhan  dana  pihak  ketiga  (DPK)  dan  kredit  sehingga mempengaruhi rasio pinjaman terhadap simpanan dalam jangka panjang.
ROA  digunakan  untuk  mengukur  laba  atas  investasi  yang  diperoleh  perusahaan dengan  menggunakan  semua  dana  (aset)  yang  dimilikinya.  Dalam  prediksi  yang  dibuat, profitabilitas  bank  diperkirakan  akan  mengalami  masa  penurunan  laba.  Hal  tersebut tercermin dari penurunan return on asset (ROA) bank pada tahun 2023.
Ja n - 12 12 -13 14 -15 23 -24 Oc t- 24
Kemampuan  bank  untuk  menghasilkan  keuntungan  pada  tahun  2023  tidak  akan secepat tahun 2022. Selain rendahnya permintaan pinjaman baru, hal ini juga karena bank harus  mematuhi  banyak  regulasi  dan  berakibat  pada  berkurangnya  keuntungan.  Alasan penurunan  tersebut  lebih  karena  penurunan  laba  sebelum  pajak.  Penurunan  laba  atas  aset tersebut disebabkan oleh besarnya penyisihan kerugian penurunan  nilai. Bank perlu  fokus pada  efisiensi  biaya  modal  dengan  merestrukturisasi  simpanan  berbiaya  tinggi  dan berinvestasi  pada  dana  murah,  sekaligus  fokus  pada  peningkatan  kualitas  kredit  untuk meningkatkan pendapatan bunga.
Suku bunga bersih (NIM) digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen bank dalam  mengelola  aset  pendapatannya  untuk  menghasilkan  pendapatan  bunga  bersih. Kenaikan  atau  penurunan  NIM  mengikuti  tren  kenaikan  suku  bunga  dan  persaingan  yang semakin  ketat.  Berdasarkan  hasil  prakiraan,  suku  bunga  bersih  bank  mengalami  masa pasang surut. Selama periode  ini, alasan penurunan suku  bunga bersih adalah suku  bunga kredit  dan  biaya  modal,  yang  juga  merupakan  biaya  modal.  Jika  cost  of  fund  meningkat, hal  tersebut  menandakan  bahwa  likuiditas  pasar  sedang  mengalami  pengetatan  yang  akan menyebabkan bank menaikkan suku bunga pinjaman untuk jangka waktu tertentu.
Akibatnya,  dampak  pembelian  kredit  lambat  laun  akan  berkurang  karena kemampuan  membeli  atau  membayar  masyarakat  menurun,  atau  calon  debitur  mungkin memilih  menunggu  dan  meminjam  ke  bank.  Namun,  bank  tidak  perlu  khawatir  dengan pengurangan  kapasitas  pinjaman  publik.  Pasalnya,  bank  sentral  akan  mengeluarkan beberapa  langkah  mitigasi,  seperti  melonggarkan  kebijakan  loan  value  assesment  (LTV) dan melonggarkan kebijakan penghitungan aset tertimbang menurut risiko (ATMR). Cara- cara  ini  sangat  berguna  bagi  bank  untuk  menarik  calon  peminjam  dengan  lebih  leluasa selama periode kenaikan suku bunga pinjaman.

## Kesimpulan
Penelitian ini dilakukan untuk menguji karakteristik industri perbankan Indonesia atau model  volatilitas  pada  periode  observasi  dan  data  prakiraan  kinerja.  Sebanyak  empat  data yang  digunakan  yaitu  return  on  asset  (ROA),  pendapatan  operasional  terhadap  pendapatan operasional (BOPO), suku bunga bersih (NIM) dan loan to deposit ratio (LDR).
Hasil  pengujian  model  volatilitas  menemukan  bahwa  semua  data  memiliki karakteristik  volatilitas,  dan  penggunaan  model  GARCH  ditemukan  bahwa  kesalahan sebelumnya  dan  volatilitas  tingkat  pengembalian  mempengaruhi  beberapa  rasio.  Rasio  ROA dan  LDR  hanya  dipengaruhi  oleh  nilai  sisa  atau  error  pada  periode  sebelumnya.  Dari pengujian  ARCH-LM  terakhir  didapatkan  bahwa  semua  model  dalam  keadaan  baik  karena heteroskedastisitasnya telah hilang.
Sementara  itu,  hasil  prakiraan  menunjukkan  bahwa  meskipun  beberapa  puncak berfluktuasi dalam kurun waktu tertentu, datanya cenderung stabil. Berdasarkan hasil prediksi dengan  menggunakan  model  ARIMA  dapat  diketahui  bahwa  dalam  60  bulan  ke  depan  rata- rata  rasio  LDR  memiliki  nilai  deviasi  atau  volatilitas  terbesar,  dan  rata-rata  standar  deviasi sebesar  0,222794.  Sementara  itu,  dapat  dilihat  dari  prediksi  yang  dilakukan  dengan menggunakan  model  ARCH-GARCH  bahwa  dalam  60  bulan  ke  depan  rata-rata  rasio  LDR memiliki nilai deviasi atau volatilitas terbesar, dengan rata-rata standar deviasi 0,0289236.

## Bibliografi
Abdou,  H.  A.,  Kuzmic,  A.,  Pointon,  J.,  &  Lister,  R.  J.  (2012).  Determinants  of  capital structure in the UK retail industry: A comparison of multiple regression and generalized regression neural network. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management , 19 (3), 151–169.
Ahmad, F. M. A. A. R., & Sulaiman, A. (2014). International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management. Management , 7 (2), 161–169.
Alizadeh,  A.  H.,  Nomikos,  N.  K.,  &  Pouliasis,  P.  K.  (2008).  A  Markov  regime  switching approach for hedging energy commodities. Journal of Banking & Finance , 32 (9), 1970– 1983.
Ardia,  D.,  Bluteau,  K.,  &  Rüede,  M.  (2019).  Regime  changes  in  Bitcoin  GARCH  volatility dynamics. Finance Research Letters , 29 , 266–271.
Bohl,  M.  T.,  Salm,  C.  A.,  &  Wilfling,  B.  (2011).  Do  individual  index  futures  investors destabilize the underlying spot market? Journal of Futures Markets , 31 (1), 81–101.
Bouoiyour, J., & Selmi, R. (2016). Bitcoin: A beginning of a new phase. Economics Bulletin , 36 (3), 1430–1440.
Bucko, J., Palová, D., & Vejacka, M. (2015). Security and trust in cryptocurrencies. Central European Conference in Finance and Economics , 14–24.
Dalnial,  H.,  Kamaluddin,  A.,  Sanusi,  Z.  M.,  &  Khairuddin,  K.  S.  (2014).  Accountability  in financial  reporting:  detecting  fraudulent  firms. Procedia-Social  and  Behavioral Sciences , 145 , 61–69.
Dann,  R.  (2016).  Developing  understanding  of  pupil  feedback  using  Habermas’  notion  of communicative  action. Assessment  in  Education:  Principles,  Policy  &  Practice , 23 (3), 396–414.
Dyhrberg, A. H. (2016). Bitcoin, gold and the dollar–A GARCH volatility analysis. Finance Res. Lett. 16, 85–92 (2016) .
Engle,  R.  F.  (1982).  Autoregressive  conditional  heteroscedasticity  with  estimates  of  the variance  of  United  Kingdom  inflation. Econometrica:  Journal  of  the  Econometric Society , 987–1007.
Eyal, I.,  &  Sirer,  E.  G.  (2014).  Majority  is  not  enough:  Bitcoin  mining  is  vulnerable. International Conference on Financial Cryptography and Data Security , 436–454.
Fanning,  K.  M.,  &  Cogger,  K.  O.  (1998).  Neural  network  detection  of  management  fraud using  published  financial  data. Intelligent  Systems  in  Accounting,  Finance  & Management , 7 (1), 21–41.
Glaser,  F.,  Zimmermann,  K.,  Haferkorn,  M.,  Weber,  M.  C.,  &  Siering,  M.  (2014).  Bitcoin- asset  or  currency?  revealing  users’  hidden  intentions. Revealing  Users’  Hidden
Intentions (April 15, 2014). ECIS .
Glosten, L. R., Jagannathan, R., & Runkle, D. (1993). On the relationship between GARCH and symmetric stable process: Finding the source of fat tails in data. Journal of Finance , 48 (5), 1779–1802.
Gronwald,  M.  (2014). The  economics  of  bitcoins--market  characteristics  and  price  jumps .
Henry, O. T. (2009). Regime switching in the relationship between equity returns and short- term interest rates in the UK. Journal of Banking & Finance , 33 (2), 405–414.
Kirkos, E., Spathis, C., & Manolopoulos, Y. (2007). Data mining techniques for the detection of fraudulent financial statements. Expert Systems with Applications , 32 (4), 995–1003.
Lenard,  M.  J.,  &  Alam,  P.  (2009).  An  historical  perspective  on  fraud  detection:  From bankruptcy  models  to  most  effective  indicators of  fraud  in  recent  incidents. Journal  of Forensic & Investigative Accounting , 1 (1), 1–27.
Messod,  B.  D.  (1999).  The  detection  of  earnings  manipulation. Financial  Analyst  Journal , 5 (55), 22–36.
Nelson, D.  B.  (1991).  Conditional  heteroskedasticity  in  asset  returns:  A  new  approach. Econometrica: Journal of the Econometric Society , 347–370.
Ravisankar, P., Ravi, V., Rao, G. R., & Bose, I. (2011). Detection of financial statement fraud and  feature  selection  using  data  mining  techniques. Decision  Support  Systems , 50 (2), 491–500.
Song,  X., Hu, Z., Du, J., &  Sheng,  Z. (2014). Application of  machine  learning  methods to risk  assessment  of  financial  statement  fraud:  evidence  from  China. Journal  of Forecasting , 33 (8), 611–626.
Stice,  J.  D.  (1991).  Using  financial  and  market  information  to  identify  pre-engagement factors associated with lawsuits against auditors. Accounting Review , 516–533.
Wells, J. T. (1997). Occupational fraud and abuse. Austin, TX. Obsidian Publ. Co., Inc .
Wilfling,  B.  (2009).  Volatility  regime-switching  in  European  exchange  rates  prior  to monetary unification. Journal of International Money and Finance , 28 (2), 240–270.
Zakoian,  J.  (1994).  M+~  1994!  Threshold  heteroskedastic  functions+. Journal  of  Economic Dynamics and Control , 18 , 931–955.